绪言 不论是试验型的还是观察型的统计学研究,其多数是属于比较性的。最简单的比较研究是比较两个总体。 比较研究的两个基本原则: 一使用独立样本。 一使用配对

当响应变量是定性变量时的非线性模型 两种可能的结果,成功或失败,患病的或没 有患病的,出席的或缺席的 实例:CAD(y)是年龄,体重,性别,吸烟 历史,血压的函数 ·吸烟者或不吸烟者是家庭历史,同年龄组行 为,收入,年龄的函数 今年购买一辆汽车是收入,当前汽车的使用 年限,年龄的函数

Individuals are the objects described by a set of data. Individuals may be people, but they may also be animals Relationship or things Between Variables A variable is any characteristic of an individual. a variable can take different values for different ndividuals The 1997 survey data set, for example, includes data about a sample of women The individuals described are the women

S-Plus石油城市数据框架 石油的月超额回报,包含股票和市场。 SUMMARY: The oilcity data frame has 129 rows and 2 columns. The sample runs from April 1979 to December 1989. This data frame contains the following columns VALUE

单因素方差分析模型 对应于 Tamhane和 Dunlop所著讲义的第12章 幻灯片主要由 Elizabeth newton(美国麻省理工学院)制作, 其中一部分由 Jacqueline(约翰霍普金斯大学)制作

第一章 引言 第二章 实验、亏值、距离 第三章 同居性及Hellinger变换 第四章 独立观察值情况下似然比的极限分布 第五章 局部渐近正态族 第六章 独立同分布观测值 第七章 Bayes程序

一、层次分析法(AHP)简介 层次分析法(AHP)的由来 美国运筹学家A.l. Saaty于本世纪70年代提出的层次分析法 (Analytical Hierar-chy- Process,简称AHP方法,是一种定性 与定量相结合的决策分析方法。它是一种将决策者对复杂系统的决策 思维过程模型化、数量化的过程。应用这种方法,决策者通过将复杂 问题分解为若干层次和若干因素,在各因素之间进行简单的比较和计 算,就可以得出不同方案的权重,为最佳方案的选择提供依据

Analytical Hierarchy Process A systematic method for comparing a list of objectives or alternatives When used in the systems engineering process, AHP can be a powerful tool for comparing alternative design concepts Reference: Ernest H. Forman, Decision by bje ect/ves

聚类分析( Cluster Analysis)是根据研究对象的特征对研究对象进行分类的 多元分析技术的总称分类问题是各个学科领域都普遍存在的问题,例如人口学 中研究人口生育分类模式、人口死亡分类模式;医学中对各种精神病特征的分 析;市场营销学中进行市场分层、确定目标市场等等,这些都需要对研究对象 进行分类。聚类分析是应用最广泛的分类技术,它把性质相近的个体归为一类 使得同一类中的个体具有高度的同质性,不同类之间的个体具有高度的异质 聚类分析的大部分应用都属于探测性研究,最终结果是产生研究对象的分 类,通过对数据的分类研究还能产生假设。聚类分析也能用于证实性目的,对于 通过其他方法确定的数据分类,可以应用聚类分析进行检验

典型相关分析( canonical correlation analysis)是近年来开始普及的一种新型 多元统计分析方法。典型相关分析源于荷泰林(H. Hotelling)于1936年在《生 物统计》期刊上发表的一篇论文《两组变式之间的关系》①。他所提出的方法经 过多年的应用及发展,逐渐达到完善,在70年代臻于成熟。由于典型相关分析 涉及较大量的矩阵计算,它的应用在早期曾受到相当的限制。但当代计算机技术 及其软件的迅速发展,弥补了应用典型相关分析中的困难,因此它的应用开始走 向普及化